Application n°1 : Le marché de gros de Bouaké
Nous proposons ici une série d’exercices destinés à comprendre la logique d’approvisionnement du marché de gros de Bouaké en examinant la fréquence et le volume des livraisons selon le produit, la date et la distance.
A. Préparation des données
packages
L’exercice sera ici réalisée avec le logiciel R en utilisant quelques packages :
knitr: package permettant de créer des documents R markdowndplyr: package permettant de simplifier les fonctions de R-baseggplot2: package permettant de faire facilement des graphiques de qualitésf: package permettant de construire des objets géographiquesmapsf: package de cartographie thématique
On commence donc par charger les 4 packages dont nous aurons besoin avec la commande library(). Si ces commandes ne fonctionnent pas, il faudra au préalable installer ces packages avec le menu “Tools/Install Packages/ …”
Données statistiques
On charge le fichier des données d’enquêtes sur le marché de Bouaké
| code | mouvt | mois | prod | poids | mod | immat | droit | cfakg | ori | lon_ori | lat_ori | dis_km_ori | dis_mn_ori | des | lon_des | lat_des | dis_km_des | dis_mn_des |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | entrée | 2014-04-01 | banane plantain | 29700 | camion | iv | 1000 | 0 | daloa | -6.4478 | 6.8892 | 187 | 242 | mali | -7.4730 | 11.4071 | 477 | 669 |
| 2 | entrée | 2014-04-01 | banane plantain | 0 | camion | iv | 1000 | 0 | bonon | -6.0500 | 6.9333 | 150 | 197 | mali | -7.4730 | 11.4071 | 477 | 669 |
| 3 | entrée | 2014-04-01 | banane plantain | 0 | camion | iv | 1000 | 0 | daloa | -6.4478 | 6.8892 | 187 | 242 | mali | -7.4730 | 11.4071 | 477 | 669 |
| 4 | entrée | 2014-04-01 | banane plantain | 0 | camion | iv | 1000 | 0 | bonon | -6.0500 | 6.9333 | 150 | 197 | mali | -7.4730 | 11.4071 | 477 | 669 |
| 5 | entrée | 2014-04-01 | banane plantain | 33320 | camion | md | 1000 | 0 | daloa | -6.4478 | 6.8892 | 187 | 242 | mali | -7.4730 | 11.4071 | 477 | 669 |
| 6 | entrée | 2014-04-01 | mais grain | 41340 | remorque | iv | 5000 | 2 | katiola | -5.1018 | 8.1401 | 38 | 51 | mgb | -5.0248 | 7.6971 | 0 | 0 |
Le tableau comporte 1918 lignes correspondant aux bulletins de taxes prélevées à l’entrée du marché de gros de Bouaké. Chaque entrée de marchandise est décrite par 19 variables :
- code : identifiant
- mouvt : entrée ou sortie de marchandise
- mois : date mesurée en mois
- prod : type de marchandise
- poids : poids en kg
- mod : moyen de transport
- immat : immatriculation du véhicule
- droit : montant fixe de la taxe
- cfakg : taxe par kg
- ori : lieu d’origine
- lon_ori : longitude du lieu d’origine
- lat_ori : latitude du lieu d’origine
- dis_km_ori : distance routière au lieu d’origine en km
- dis_mn_ori : distance routière au lieu d’origine en minutes
- des : lieu de destination
- lon_des : longitude du lieu de destination
- lat_des : latitude du lieu de destination
- dis_km_des : distance routière au lieu de destination en km
- dis_mn_des : distance routière au lieu de destination en minutes
Sources : le tableau de donnée est issu d’une collecte effectuée par Bamba Vakaramoko dans le cadre de son doctorat de géographie. Les variables relatives à la latitude et la longitude des lieux de destination ont été ajoutées ultérieurement et ont permis d’estimer les distances routières en kilomètres et en minutes à l’aide de l’application osrm.
Données spatiales
Pour visualiser certains résultats nous serons amenés à produire des cartes pour lesquelles nous aurons besoin :
- d’un fonds de carte des lieux d’origine ou de destination
- d’un fonds de carte des départements de Côte d’Ivoire
On charge ces deux fonds de carte qui sont des fichiers sf stockés au format interne de R (.RDS) et que l’on ouvre avec la fonction readRDS(). On les projette ensuite pour avoir une échelle de distance en kilomètres à l’aide de la fonction st_transform() :
On procède à une visualisation rapide des deux fonds de carte en utilisant la fonction mf_map() du package mapsf :
B. Statistique exploratoire
On va procéder à une série d’analyse statistiques exploratoires simples pour mieux comprendre le contenu de chacun des variables contenues dans la base de données. Ceci va nous amener à recoder et simplifier un certain nombre de variables en réduisant leur nombre de modalités.
Mouvements d’entrée et de sortie
la variable mouvt possède deux modalités selon que les marchandises arrivent au marché pour y être vendues où qu’elles en sortent pour être exportées vers un pays étranger.
| mouvt | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| entrée | 1779 | 12976 | 92.75 | 78.57 | 7.3 |
| sortie | 139 | 3540 | 7.25 | 21.43 | 25.5 |
- Commentaire : l’essentiel des mouvements correspond à des entrées (1779 soit 92.8%) et on ne trouve qu’un petit nombre de sorties (139 soit 7.2%) correspondant pour l’essentiel à des transits et des opérations de douanes pour les exportations internationales. Les sorties correspondent cependant à des véhicules dont le tonnage est beaucoup plus important (25.5 tonnes / véhicule contre 7.3 tonnes /véhicule pour les entrées) et totalisent 21.3% des tonnages qui passent par le marché.
Dates de relevé
L’enquête a été réalisée sur une période de plusieus mois mais avec des niveaux d’exhaustivité plus ou moins importants.
| mois | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| 2014-04-01 | 23 | 292 | 1.20 | 1.77 | 12.7 |
| 2014-06-01 | 2 | 49 | 0.10 | 0.30 | 24.6 |
| 2014-07-01 | 282 | 3143 | 14.70 | 19.03 | 11.1 |
| 2014-09-01 | 476 | 2883 | 24.82 | 17.45 | 6.1 |
| 2014-10-01 | 408 | 3349 | 21.27 | 20.28 | 8.2 |
| 2014-11-01 | 235 | 1779 | 12.25 | 10.77 | 7.6 |
| 2014-12-01 | 326 | 3270 | 17.00 | 19.80 | 10.0 |
| 2015-01-01 | 166 | 1751 | 8.65 | 10.60 | 10.5 |
- Commentaire : la collecte des données démarre principalement en Juillet 2014 mais s’interrompt en Août 2014 avant de reprendre de façon continue de Septembre 2014 à Janvier 2015. Si on excepte les deux premières dates (avril et juin 2014) pour lesquels l’effectif de relevé est trop faible, on constate que les tonnages moyen des véhicules qui passent par le marché oscillent entre 6 et 11 tonnes.
Produits (détaillé)
Les types de production notés à l’entrée ou à la sortie du marché comportent 45 catégories différentes. On peut mesurer le poids de chacune de ces catégories en nombre de mouvements ou en kg.
| prod | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| ail | 1 | 56 | 0.05 | 0.34 | 56.2 |
| arachide decortiquée | 449 | 1724 | 23.41 | 10.44 | 3.8 |
| assawa | 83 | 1129 | 4.33 | 6.83 | 13.6 |
| attiéké sec | 105 | 328 | 5.47 | 1.99 | 3.1 |
| aubergine longue | 1 | 1 | 0.05 | 0.01 | 1.3 |
| banane plantain | 35 | 698 | 1.82 | 4.23 | 19.9 |
| bété bété | 60 | 555 | 3.13 | 3.36 | 9.2 |
| citron vert | 1 | 7 | 0.05 | 0.04 | 6.8 |
| coco frais | 4 | 8 | 0.21 | 0.05 | 1.9 |
| courges | 1 | 1 | 0.05 | 0.01 | 1.4 |
| courgette | 1 | 4 | 0.05 | 0.02 | 3.8 |
| divers | 88 | 1035 | 4.59 | 6.27 | 11.8 |
| florido | 46 | 498 | 2.40 | 3.02 | 10.8 |
| gombo frais | 1 | 0 | 0.05 | 0.00 | 0.2 |
| gombo sec | 1 | 0 | 0.05 | 0.00 | 0.2 |
| haricot sec | 18 | 126 | 0.94 | 0.76 | 7.0 |
| igname | 2 | 26 | 0.10 | 0.16 | 13.2 |
| kléglé | 123 | 1119 | 6.41 | 6.78 | 9.1 |
| koudjan | 97 | 1002 | 5.06 | 6.07 | 10.3 |
| kpassadjo | 35 | 415 | 1.82 | 2.51 | 11.9 |
| kponan | 68 | 1102 | 3.55 | 6.67 | 16.2 |
| mais grain | 351 | 2813 | 18.30 | 17.03 | 8.0 |
| manioc frais | 2 | 6 | 0.10 | 0.03 | 2.8 |
| mil | 31 | 698 | 1.62 | 4.23 | 22.5 |
| oignons | 41 | 1007 | 2.14 | 6.10 | 24.6 |
| orange | 1 | 1 | 0.05 | 0.01 | 1.4 |
| piment sec | 33 | 81 | 1.72 | 0.49 | 2.4 |
| poivre | 1 | 2 | 0.05 | 0.01 | 1.7 |
| poivron | 2 | 2 | 0.10 | 0.01 | 0.8 |
| riz blanchi | 1 | 1 | 0.05 | 0.01 | 1.4 |
| riz blanchi bké 189 | 2 | 2 | 0.10 | 0.01 | 0.9 |
| riz blanchi iguapé | 18 | 99 | 0.94 | 0.60 | 5.5 |
| riz blanchi importé | 14 | 112 | 0.73 | 0.68 | 8.0 |
| riz local bké 189 | 6 | 63 | 0.31 | 0.38 | 10.5 |
| riz local blanchi bké 189 | 6 | 80 | 0.31 | 0.48 | 13.3 |
| riz paddy | 1 | 1 | 0.05 | 0.01 | 1.4 |
| riz paddy bké 189 | 71 | 555 | 3.70 | 3.36 | 7.8 |
| riz paddy iguapé | 74 | 531 | 3.86 | 3.21 | 7.2 |
| soja | 3 | 50 | 0.16 | 0.30 | 16.7 |
| sorgho | 4 | 24 | 0.21 | 0.15 | 6.1 |
| tomate sodefel | 1 | 11 | 0.05 | 0.06 | 10.6 |
| trela | 3 | 10 | 0.16 | 0.06 | 3.3 |
| wakrou | 32 | 533 | 1.67 | 3.23 | 16.6 |
- Commentaire : Comme on peut le voir, certaines productions occupent une part très importantes des transports et des tonnages avec en premier lieu les arachides décortiquées (23.4% des véhicules et 10.4% des tonnages) ou le maïs grain (18.3% des véhicules et 17% des tonnages). D’autres productions sont également importantes comme le riz ou les ignames, mais leur poids est moins visible car il est dispersé en de multiples catégories.
On peut essayer de procéder à un recodage de la variable pour mieux résumer les produits en 5 grandes catégories.
On peut désormais aboutir à un tableau plus simple :
| prod5 | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| arachide | 449 | 1724 | 23.41 | 10.44 | 3.8 |
| divers | 376 | 4146 | 19.60 | 25.10 | 11.0 |
| igname | 549 | 6389 | 28.62 | 38.68 | 11.6 |
| mais | 351 | 2813 | 18.30 | 17.03 | 8.0 |
| riz | 193 | 1443 | 10.06 | 8.74 | 7.5 |
- Commentaire : On voit désormais beaucoup mieux que les ignames, précédemment subdivisés en une dizaine de variétés sont le produit le plus important puisqu’ils représentent 34.1% des mouvements et 40.7% des tonnages. Quand au riz sous ses diverses formes il totalise 10.1% des mouvements et 8.7% des tonnages. Lorsqu’on effectue le rapport du nombre de tonnes sur le nombre de véhicules pour chaque marchandise, on constate que certains produits sont apportés par gros tonnages (ex.les ignames avec en moyenne 10.3 tonnes/ véhicules) alors que d’autres arrivent par plus petites quantités (ex. les arachides avec en moyenne 3.8 tonnes / véhicule)
Modes de transport
On devine à la lumière de ce qui précède que les différents produits ne vont pas utiliser les mêmes modes de transport, certains arrivant par camions, d’autres par camionnettes et d’autres enfin par triporteur. On va donc examiner successivement la part globale de chaque mode de transport puis examiner les variations en fonction du type de produit.
| mod | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 roues | 1 | 31 | 0.05 | 0.19 | 31.5 |
| camion | 487 | 6735 | 25.39 | 40.78 | 13.8 |
| gros camion | 243 | 6483 | 12.67 | 39.26 | 26.7 |
| moto 3 roues | 47 | 40 | 2.45 | 0.24 | 0.8 |
| pick-up | 575 | 2314 | 29.98 | 14.01 | 4.0 |
| remorque | 3 | 82 | 0.16 | 0.50 | 27.3 |
| voiture de transport | 562 | 829 | 29.30 | 5.02 | 1.5 |
- Commentaire : Le tableau montre bien le rapport inverse entre le nombre de véhicule et le tonnage transporté. Les gros camions ne représentent que 12.7% des mouvements mais apportent 39.2% des tonnages avec une moyenne de 26.7 tonnes/véhicule. A l’inverse, les voitures de transport représentent 29.3% des mouvements mais seulement 5.0% des tonnages avec une moyenne de 1.5 tonnes par véhicule.
Pour rendre le tableau plus simple, on procède à un recodage permettant de se ramener à 4 catégories en fusionnant les moto à 3 roues avec les voiture et les remorques ou 10 essieues avec les gros camions
| mod4 | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 moto | 47 | 40 | 2.45 | 0.24 | 0.8 |
| 2.voiture | 562 | 829 | 29.30 | 5.02 | 1.5 |
| 3.pick-up | 575 | 2314 | 29.98 | 14.01 | 4.0 |
| 4.camion | 487 | 6735 | 25.39 | 40.78 | 13.8 |
| 5.gros camion | 247 | 6597 | 12.88 | 39.94 | 26.7 |
Immatriculations
Le relevé des plaques d’immatriculation ne préjuge pas forcément de la destination du véhicule mais il peut apporter quelques informations sur son origine.
| immat | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| bf | 8 | 226 | 0.42 | 1.37 | 28.2 |
| iv | 1846 | 14573 | 96.25 | 88.24 | 7.9 |
| md | 52 | 1517 | 2.71 | 9.18 | 29.2 |
| ng | 8 | 166 | 0.42 | 1.01 | 20.8 |
| sen | 1 | 1 | 0.05 | 0.01 | 0.9 |
| NA | 3 | 32 | 0.16 | 0.20 | 10.8 |
- Commentaire : 96.7% des véhicules qui passent par le marché de Bouaké sont immatriculés en Côte d’Ivoire pour environ 88.2% du tonnage. Les véhicules immatriculés dans les autres pays sont beaucoup moins nombreux mais concernent en général des tonnages plus importants. L’effectif le plus important concerne le Mali (md) avec 2.7% des véhicules et 9.2% des tonnages suivi par le Burkina Faso et le Niger.
Taxes prélevées
La taxe prélevée sur les marchandises comporte une partie fixe dépendant du type de véhicule et une partie variable dépendant du poids des marchandises et fixée en général à 2 CFA/kg. On peut donc reconstituer les taxes prélevées en effectuant le calcul suivant :
\({taxe}_{cfa} = {droit}_{cfa} + ({prix}_{cfa/kg} . {poids}_{kg})\)
On peut résumer le montant des prélèvements effectués à l’aide de paramètres statistiques généraux et d’un histogramme :
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0 2280 6390 16159 20990 142920
- Commentaire : le montant des taxes prélevées varie de 0 à 142920 CFA. Sa valeur moyenne est de 16159 CFA et sa média est de 6390 CFA. L’examen de l’histogramme montre deux pics de concentration : un mode principal correspondant aux voitures et pick-up qui payent des taxes de 2000 à 500 CFA et un mode secondaire correspondant aux camions qui payent des taxes de 10 000 à 15 000 CFA.
Lieux d’origine
En ne considérant que les marchandises entrantes on peut repérer les origines les plus fréquentes des marchandises en nombre de véhicules ou en tonnes
| ori | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| tiéningboué | 176 | 1160 | 9.89 | 8.94 | 6.6 |
| dabakala | 170 | 1436 | 9.56 | 11.07 | 8.4 |
| bouandougou | 160 | 1075 | 8.99 | 8.28 | 6.7 |
| bouaké | 149 | 400 | 8.38 | 3.08 | 2.7 |
| béoumi | 136 | 396 | 7.64 | 3.05 | 2.9 |
| sakassou | 109 | 286 | 6.13 | 2.20 | 2.6 |
| satama | 87 | 485 | 4.89 | 3.74 | 5.6 |
| katiola | 55 | 317 | 3.09 | 2.44 | 5.8 |
| tiébissou | 54 | 230 | 3.04 | 1.78 | 4.3 |
| botro | 51 | 204 | 2.87 | 1.57 | 4.0 |
| ori | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| dabakala | 170 | 1436 | 9.56 | 11.07 | 8.4 |
| tiéningboué | 176 | 1160 | 9.89 | 8.94 | 6.6 |
| bouandougou | 160 | 1075 | 8.99 | 8.28 | 6.7 |
| mali | 23 | 622 | 1.29 | 4.80 | 27.1 |
| korhogo | 33 | 562 | 1.85 | 4.33 | 17.0 |
| bondoukou | 24 | 507 | 1.35 | 3.91 | 21.1 |
| bouna | 27 | 496 | 1.52 | 3.82 | 18.4 |
| satama | 87 | 485 | 4.89 | 3.74 | 5.6 |
| abidjan | 15 | 475 | 0.84 | 3.66 | 31.7 |
| kong | 28 | 420 | 1.57 | 3.23 | 15.0 |
- Commentaire : le classement des lieux d’origine est différent selon que l’on raisonne en nombre de véhicules ou en tonnes de marchandises transportées. Dans le premier cas, les lieux les plus fréquent sont des localités proches de Bouaké (Tieningboué, Dabakala, Bouandougou, …) d’où proviennent beaucoup de marchandises dans des véhicules à relativement faible capacité. Dans le second cas on voit apparaître des lieux plus éloignés (*Abidjan, Kohogo, Mali, …**) qui sont reliés par des moyens de transport à beaucoup plus grande capacité.
On réalise une cartographie selon chacun des deux critères (nb. de véhicules ou nb. de tonnes) pour bien voir la différence. Pour cela on commence par effectuer une jointure entre le fonds de carte et le tableau des origines :
Puis on fait les deux cartes :
Lieux de destination
En ne considérant que les marchandises sortantes on peut repérer de la même façon les lieux d’exportations soumis à droits de douane
| des | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| mali | 57 | 1693 | 41.01 | 47.84 | 29.7 |
| abidjan | 22 | 483 | 15.83 | 13.65 | 22.0 |
| san pédro | 19 | 573 | 13.67 | 16.20 | 30.2 |
| bouaké | 16 | 218 | 11.51 | 6.15 | 13.6 |
| agnibilékro | 10 | 307 | 7.19 | 8.67 | 30.7 |
| danané | 3 | 99 | 2.16 | 2.80 | 33.1 |
| divo | 2 | 40 | 1.44 | 1.13 | 19.9 |
| toumodi | 2 | 14 | 1.44 | 0.40 | 7.1 |
| yamoussoukro | 2 | 9 | 1.44 | 0.25 | 4.5 |
| béoumi | 1 | 40 | 0.72 | 1.13 | 40.0 |
| des | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| mali | 57 | 1693 | 41.01 | 47.84 | 29.7 |
| san pédro | 19 | 573 | 13.67 | 16.20 | 30.2 |
| abidjan | 22 | 483 | 15.83 | 13.65 | 22.0 |
| agnibilékro | 10 | 307 | 7.19 | 8.67 | 30.7 |
| bouaké | 16 | 218 | 11.51 | 6.15 | 13.6 |
| danané | 3 | 99 | 2.16 | 2.80 | 33.1 |
| mgb | 1 | 41 | 0.72 | 1.15 | 40.9 |
| béoumi | 1 | 40 | 0.72 | 1.13 | 40.0 |
| divo | 2 | 40 | 1.44 | 1.13 | 19.9 |
| toumodi | 2 | 14 | 1.44 | 0.40 | 7.1 |
- Commentaire : Les bulletins de sortie du marché de Bouaké correspondent surtout à des opérations de douanes pour des marchandises destinées principalement au Mali ou à l’exportation via les ports d’Abidjan et de San Pédro. Il est donc inutile de procéder à leur cartographie.
C. Analyse de l’effet de la distance
On se propose maintenant d’étudier la relation entre la nature du produit qui arrive au marché de Bouaké et la distance parcouru ainsi que le moyen de transport utilisé. On va utiliser 5 classes de distance :
< 50 km
50-100 km
100-200 km
200-250 km
250 km
Entrées en fonction de la distance kilométrique
| dis | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| < 50 | 466 | 1596 | 26.39 | 12.51 | 3.4 |
| 50-100 | 285 | 1250 | 16.14 | 9.80 | 4.4 |
| 100-150 | 679 | 4967 | 38.45 | 38.94 | 7.3 |
| 150-200 | 121 | 1279 | 6.85 | 10.03 | 10.6 |
| > 200 | 215 | 3661 | 12.17 | 28.71 | 17.0 |
- Commentaire : Plus on s’éloigne de Bouaké, plus on emploie des véhicules à forte capacité de transport. Ainsi, dans les 50 premiers km on trouve 26.4% des véhicules mais seulement 12.5% des tonnages car la charge moyenne n’est que de 3.4 tonnes par véhicule. En revanche au delà de 200 km on ne trouve plus que 12.2% des véhicules mais qui totalisent 28.7% du tonnage car ils ont une charge moyenne de 17 tonnes / véhicule. On peut vérifier ce résultat en croisant directement les types de véhicule et la distance.
Entrées en fonction de la distance et du mode de transport
On réalise deux graphiques croisant le mode de transport et la distance à Bouaké, l’un en nombre de véhicules et l’autre en nombre de tonnes.
| mod4 | < 50 | 50-100 | 100-150 | 150-200 | > 200 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 moto | 44 | 1 | NA | NA | NA |
| 2.voiture | 167 | 141 | 162 | 43 | 47 |
| 3.pick-up | 214 | 86 | 251 | 9 | 4 |
| 4.camion | 30 | 48 | 241 | 44 | 87 |
| 5.gros camion | 11 | 9 | 25 | 25 | 77 |
| mod4 | < 50 | 50-100 | 100-150 | 150-200 | > 200 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 moto | 37.1 | 1.0 | NA | NA | NA |
| 2.voiture | 226.5 | 205.8 | 244.7 | 61.8 | 89.3 |
| 3.pick-up | 746.4 | 343.8 | 1116.1 | 40.7 | 8.1 |
| 4.camion | 277.9 | 595.0 | 3012.0 | 574.1 | 1519.5 |
| 5.gros camion | 307.8 | 104.7 | 593.8 | 602.7 | 2044.5 |
- Commentaire : On voit bien que plus la distance augmente, plus la part de marchandises transportées par camion augmente et plus celle des voitures ou pick-up diminue. Ce résultat permet de montrer la relation très forte et très significative qui unit distance et mode de transport.
Type de produit et distance à Bouaké
Nous allons maintenant examiner s’il existe une variation des produits en fonction de la distance à Bouaké, comme le prévoit le modème de Von Thünen. Nous nous servirons pour cela du regroupement des produits en cinq catégories effectué précédemment.
| prod5 | < 50 | 50-100 | 100-150 | 150-200 | > 200 |
|---|---|---|---|---|---|
| arachide | 145 | 94 | 128 | 32 | 34 |
| divers | 100 | 60 | 62 | 33 | 80 |
| igname | 48 | 52 | 297 | 8 | 81 |
| mais | 119 | 58 | 110 | 22 | 10 |
| riz | 54 | 21 | 82 | 26 | 10 |
| prod5 | < 50 | 50-100 | 100-150 | 150-200 | > 200 |
|---|---|---|---|---|---|
| arachide | 224.2 | 218.2 | 334.0 | 446.4 | 132.3 |
| divers | 302.9 | 227.8 | 411.1 | 294.8 | 1871.8 |
| igname | 249.1 | 367.7 | 2673.1 | 76.9 | 1425.3 |
| mais | 607.5 | 262.1 | 860.3 | 303.4 | 20.9 |
| riz | 211.9 | 174.4 | 688.0 | 157.9 | 211.1 |
D. Analyse par produits
Igname
Diversité
| prod | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| assawa | 83 | 1128.6 | 15.1 | 17.7 | 13.6 |
| bété bété | 60 | 554.6 | 10.9 | 8.7 | 9.2 |
| florido | 46 | 498.4 | 8.4 | 7.8 | 10.8 |
| igname | 2 | 26.4 | 0.4 | 0.4 | 13.2 |
| kléglé | 123 | 1119.4 | 22.4 | 17.5 | 9.1 |
| koudjan | 97 | 1001.8 | 17.7 | 15.7 | 10.3 |
| kpassadjo | 35 | 415.2 | 6.4 | 6.5 | 11.9 |
| kponan | 68 | 1101.9 | 12.4 | 17.2 | 16.2 |
| trela | 3 | 9.9 | 0.5 | 0.2 | 3.3 |
| wakrou | 32 | 532.7 | 5.8 | 8.3 | 16.6 |
Origines
| ori | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| dabakala | 99 | 1135 | 20.12 | 23.03 | 11.5 |
| tiéningboué | 67 | 536 | 13.62 | 10.87 | 8.0 |
| bondoukou | 24 | 507 | 4.88 | 10.29 | 21.1 |
| bouandougou | 72 | 496 | 14.63 | 10.07 | 6.9 |
| bouna | 27 | 496 | 5.49 | 10.06 | 18.4 |
| kong | 27 | 417 | 5.49 | 8.47 | 15.5 |
| satama | 41 | 352 | 8.33 | 7.15 | 8.6 |
| mgb | 6 | 134 | 1.22 | 2.72 | 22.3 |
| tiébissou | 23 | 129 | 4.67 | 2.61 | 5.6 |
| m’bahiakro | 17 | 114 | 3.46 | 2.31 | 6.7 |
Modes de transport
| mod4 | < 50 | 50-100 | 100-150 | 150-200 | > 200 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2.voiture | 2.2 | 1.2 | 29.1 | 3.4 | NA |
| 3.pick-up | 91.0 | 108.4 | 597.3 | NA | 4.5 |
| 4.camion | 155.9 | 258.1 | 2020.9 | 73.5 | 1250.6 |
| 5.gros camion | NA | NA | 25.8 | NA | 170.2 |
Riz
Diversité
| prod | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| riz blanchi | 1 | 1.4 | 0.5 | 0.1 | 1.4 |
| riz blanchi bké 189 | 2 | 1.8 | 1.0 | 0.1 | 0.9 |
| riz blanchi iguapé | 18 | 98.8 | 9.3 | 6.8 | 5.5 |
| riz blanchi importé | 14 | 112.1 | 7.3 | 7.8 | 8.0 |
| riz local bké 189 | 6 | 62.8 | 3.1 | 4.4 | 10.5 |
| riz local blanchi bké 189 | 6 | 79.9 | 3.1 | 5.5 | 13.3 |
| riz paddy | 1 | 1.4 | 0.5 | 0.1 | 1.4 |
| riz paddy bké 189 | 71 | 554.6 | 36.8 | 38.4 | 7.8 |
| riz paddy iguapé | 74 | 530.5 | 38.3 | 36.8 | 7.2 |
Origines
| ori | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| tiéningboué | 34 | 305 | 17.62 | 21.14 | 9.0 |
| oumé | 8 | 162 | 4.15 | 11.25 | 20.3 |
| bouandougou | 25 | 158 | 12.95 | 10.97 | 6.3 |
| m’bahiakro | 12 | 141 | 6.22 | 9.78 | 11.8 |
| dianra | 6 | 137 | 3.11 | 9.51 | 22.9 |
| sakassou | 11 | 77 | 5.70 | 5.31 | 7.0 |
| mankono | 15 | 69 | 7.77 | 4.81 | 4.6 |
| divo | 2 | 55 | 1.04 | 3.81 | 27.5 |
| katiola | 11 | 53 | 5.70 | 3.66 | 4.8 |
| bouaké | 22 | 49 | 11.40 | 3.37 | 2.2 |
Modes de transport
| mod4 | < 50 | 50-100 | 100-150 | 150-200 | > 200 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 moto | 4.5 | NA | NA | NA | NA |
| 2.voiture | 10.4 | 4.8 | 41.7 | 24.0 | 1.4 |
| 3.pick-up | 176.3 | 57.2 | 125.2 | 20.6 | 1.5 |
| 4.camion | 20.8 | 73.1 | 424.0 | 87.1 | 128.3 |
| 5.gros camion | NA | 39.3 | 97.1 | 26.2 | 79.8 |
Maïs
Diversité
| prod | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| mais grain | 351 | 2813.3 | 100 | 100 | 8 |
Origines
| ori | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| bouandougou | 54 | 363 | 16.82 | 17.26 | 6.7 |
| tiéningboué | 39 | 274 | 12.15 | 13.03 | 7.0 |
| katiola | 30 | 181 | 9.35 | 8.61 | 6.0 |
| botro | 33 | 162 | 10.28 | 7.68 | 4.9 |
| ouangolo | 4 | 145 | 1.25 | 6.88 | 36.2 |
| bouaké | 22 | 126 | 6.85 | 6.00 | 5.7 |
| marabadiassa | 18 | 119 | 5.61 | 5.65 | 6.6 |
| dabakala | 7 | 119 | 2.18 | 5.65 | 17.0 |
| mankono | 12 | 92 | 3.74 | 4.36 | 7.6 |
| béoumi | 24 | 78 | 7.48 | 3.70 | 3.2 |
Modes de transport
| mod4 | < 50 | 50-100 | 100-150 | 150-200 | > 200 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 moto | 5.4 | NA | NA | NA | NA |
| 2.voiture | 58.3 | 35.4 | 53.5 | 10.0 | 18.9 |
| 3.pick-up | 308.5 | 129.8 | 202.2 | 9.3 | NA |
| 4.camion | 66.4 | 63.4 | 491.1 | 62.3 | 2.1 |
| 5.gros camion | 168.9 | 33.6 | 113.6 | 221.7 | NA |
Arachide décortiquée
Diversité
| prod | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| arachide decortiquée | 449 | 1724 | 100 | 100 | 3.8 |
Origines
| ori | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| korhogo | 23 | 433 | 5.28 | 31.09 | 18.8 |
| béoumi | 63 | 137 | 14.45 | 9.80 | 2.2 |
| dabakala | 40 | 101 | 9.17 | 7.25 | 2.5 |
| dianra | 22 | 94 | 5.05 | 6.74 | 4.3 |
| sakassou | 69 | 93 | 15.83 | 6.67 | 1.3 |
| satama | 37 | 89 | 8.49 | 6.41 | 2.4 |
| katiola | 7 | 52 | 1.61 | 3.74 | 7.4 |
| bonguera | 12 | 49 | 2.75 | 3.51 | 4.1 |
| bouandougou | 5 | 46 | 1.15 | 3.29 | 9.2 |
| mgb | 2 | 35 | 0.46 | 2.54 | 17.7 |
Modes de transport
| mod4 | < 50 | 50-100 | 100-150 | 150-200 | > 200 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 moto | 14.4 | 1.0 | NA | NA | NA |
| 2.voiture | 108.4 | 95.6 | 96.2 | 9.1 | 52.5 |
| 3.pick-up | 52.7 | 30.4 | 151.8 | 8.5 | NA |
| 4.camion | NA | 89.5 | 21.6 | 204.9 | 27.3 |
| 5.gros camion | 48.7 | 1.6 | 64.5 | 224.0 | 52.5 |
Oignons
Diversité
| prod | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| oignons | 41 | 1006.9 | 100 | 100 | 24.6 |
Origines
| ori | nb_vehic | nb_tonnes | pct_vehic | pct_tonnes | tonnes_vehic |
|---|---|---|---|---|---|
| abidjan | 14 | 445 | 34.15 | 44.15 | 31.8 |
| niger | 16 | 359 | 39.02 | 35.68 | 22.5 |
| burkina | 5 | 130 | 12.20 | 12.88 | 25.9 |
| aboisso | 1 | 43 | 2.44 | 4.24 | 42.7 |
| mali | 1 | 26 | 2.44 | 2.55 | 25.7 |
| bouaké | 3 | 4 | 7.32 | 0.37 | 1.2 |
| mgb | 1 | 1 | 2.44 | 0.12 | 1.2 |
Modes de transport
| mod4 | < 50 | > 200 |
|---|---|---|
| 1 moto | 3.7 | NA |
| 4.camion | NA | 60.5 |
| 5.gros camion | NA | 941.5 |